人工智能的物理竞赛：对电力、水和关键矿产的控制正成为人工智能领导地位的决定性因素

kas.de 人工智能的物理竞赛西蒙·恩格尔克斯 & 艾莉西亚·马卡热创新/能源与资源监视器在欧洲，缓慢的电网扩张已成为制约人工智能投资和数字竞争力的关键因素。大型数据中心需要大量的冷却水，这使得水资源压力成为未来人工智能选址的重要标准。人工智能与云计算驱动的数据中心扩张，正导致电力需求增长速度远超整体电力消耗。数据中心在电力、电网和矿产方面，正日益与电气化、电动汽车、氢能生产、国防以及能源转型展开竞争。人工智能基础设施正越来越多地被要求接入可用电源（“数据流向电源”），尤其是在靠近可再生能源发电的地方。柏林，2026年10月 分析与咨询关键矿产对于人工智能硬件至关重要，因为铜、硅、镓、稀土和锂对于芯片、电源系统、冷却技术和电池都不可或缺。人工智能领域的科技主权将越来越依赖于安全、廉价的电力供应、快速的基础设施部署、关键矿物的稳定供应以及充足的水资源。对电力、水和关键矿产的控制正成为人工智能领导地位的决定性因素 2 人工智能力量的新兴地理格局 ..............................................................11目录2026年10月人工智能的物理基础：资源与基础设施......................5现任领导仍具优势................................................................................................11引言人工智能与数据中心扩展的规模.......................................................3将人工智能的物理竞赛转化为政策..............................................13印记.................................................................................................引言..................................................................................................人工智能的经济前景 ...................................................................................这对德国和欧洲意味着什么.....................................................12人工智能（AI）通常围绕算法和天才工程师来讨论。 然而，AI基础设施和领导力并非仅仅是数字技术问题。每一个训练的模型和回答的提示都有一个物理基础作为前提：用于计算能力的可靠且经济的电力，用于冷却目的的充足水源，其技术组件所需的关键矿物，以及连接它们的设施。随着AI越来越融入整个经济体，问题已不再是谁能开发出最先进的系统，而是谁能保障其运行所需的资源。AI全球计算力竞赛. .......................................................................................................4数字主权是资源安全的问题 . .......................................................................13 人工智能基础设施关乎产业竞争力和地方繁荣..............................................13 基于国内资源和价值链，建设欧洲“人工智能本土优势”..........................13发展“资源感知”型人工智能基础设施区 ..........................................................13数据中心能源供应. .............................................................................................................5 康拉德·阿登纳基金会 e. V. 监测创新/能源与资源 3 人工智能与数据中心扩展规模人工智能的经济前景2026年10月更高的AI应用、投资和创新与更强的生产力和更现代化的产业结构相关联，因为AI将资源和人才转向更依赖技术的活动，同时通过更智能的生产流程升级传统产业。 此外，AI越来越被期望成为一种“通用目的”技术，其经济影响可与之前的工业革命相媲美。据估计，到2030年，AI可能为全球GDP贡献高达13.5万亿欧元，使其成为未来十年经济价值创造的最大来源之一。国际货币基金组织表示，近40%的全球就业将受到AI的影响，在发达经济体中这一比例将上升到约60%，这意味着未来经济产出的大部分将是由AI赋能流程产生、支持或转变的。尽管这些预测因AI应用的速度和由此带来的生产力提升难以预测而仍然高度不确定，但它们已加强了政策制定者、经济学家和投资者对AI将在经济增长中发挥核心作用的预期。人工智能已成为经济政策辩论中最受关注的话题之一。 其支持者认为，人工智能的采用将推动新一轮生产力增长，重塑产业结构，并成为提高国家竞争力的决定性因素。这一预期反过来又推动了政府、企业和投资者在全球范围内加速人工智能发展与部署。鉴于其承诺，欧洲相当一部分企业，尤其是规模较大的企业，已将人工智能嵌入日常运营。 根据欧洲统计局的数据，截至2024年，拥有十名或以上员工的欧盟企业中使用至少一种人工智能技术的比例约为13.5%，到2025年则增长至近20%——其中大部分仍基于文本的应用。5 随着人工智能日益融入商业流程，业界普遍预期这将增加对开发和管理人工智能系统所需的计算基础设施的需求。因此，政策正与能源政策、水资源管理、基础设施规划以及关键物资供应安全紧密相连。计算能力已成为人工智能生态系统中的关键因素，因为现代人工智能系统的能力不仅取决于数据和算法，很大程度上还取决于对大规模计算资源的使用。 随着人工智能模型的复杂性不断增加，用于训练和部署的计算能力需求大幅增加，使得计算基础设施成为关键的决定因素。因此，世界各地的政府和公司已经开始这些先决条件反过来又受到地理和地缘政治的影响。 获取负担得起的能源、气候适应性强的水资源、充足的电网容量以及安全的矿产供应链在全球范围内分布不均。美国和中国等国家目前在大型语言模型和其他前沿人工智能系统的发展方面处于领先地位，但下一阶段的全球竞争可能更青睐那些能够比竞争对手更有效地利用电